पायथन - कॉलम के साथ दो या दो से अधिक पंडों के डेटाफ्रेम को कैसे संयोजित करें?

दो से अधिक पंडों के डेटाफ़्रेम को संयोजित करने के लिए, कॉन्सैट () विधि का उपयोग करें। अक्ष सेट करें पैरामीटर के रूप में अक्ष =1 स्तंभों के साथ जोड़ने के लिए। सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import pandas as pd

आइए हम 1 ^st . बनाएं डेटाफ़्रेम -

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

आइए 2 ^nd . बनाएं डेटाफ़्रेम -

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

आइए हम 3 ^{तीसरा} . बनाएं डेटाफ़्रेम -

dataFrame3 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280],
   },
   index=[6, 7, 8],
)

समवर्ती () का उपयोग करके सभी 3 डेटाफ़्रेम को संयोजित करें और स्तंभों के साथ संयोजित करने के लिए "अक्ष =1" सेट करें -

res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
pd.concat(res, axis=1))

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# Create DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [10, 20, 30],"Col2": [40, 50, 60],"Col3": [70, 80, 90],
   },
   index=[0, 1, 2],
)

# DataFrame1
print"DataFrame1...\n",dataFrame1

# Create DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [100, 110, 120],"Col2": [130, 140, 150],"Col3": [160, 170, 180],
   },
   index=[3, 4, 5],
)

# DataFrame2
print"DataFrame2...\n",dataFrame2

dataFrame3 = pd.DataFrame(
   {
      "Col1": [200, 210, 220],"Col2": [230, 240, 250],"Col3": [260, 270, 280],
   },
   index=[6, 7, 8],
)

# DataFrame3
print"DataFrame3...\n",dataFrame3

# concatenating more than 3 dataframes
# set "axis=1" for concatenation along columns
res = [dataFrame1, dataFrame2, dataFrame3]
print"\n Concatenating all the 3 DataFrames (along columns)...\n", pd.concat(res, axis=1)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

DataFrame1...
    Col1   Col2   Col3
0    10     40     70
1    20     50     80
2    30     60     90
DataFrame2...
    Col1   Col2   Col3
3   100    130    160
4   110    140    170
5   120    150    180
DataFrame3...
    Col1   Col2   Col3
6   200    230    260
7   210    240    270
8   220    250    280

Concatenating all the 3 DataFrames (along columns)...
   Col1   Col2   Col3   Col1   Col2   Col3   Col1   Col2   Col3
0  10.0   40.0   70.0   NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
1  20.0   50.0   80.0   NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
2  30.0   60.0   90.0   NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
3  NaN    NaN    NaN    100.0  130.0  160.0  NaN    NaN    NaN
4  NaN    NaN    NaN    110.0  140.0  170.0  NaN    NaN    NaN
5  NaN    NaN    NaN    120.0  150.0  180.0  NaN    NaN    NaN
6  NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    200.0  230.0  260.0
7  NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    210.0  240.0  270.0
8  NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    220.0  250.0  280.0